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MongoDB
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精确最近邻向量搜索用于精准检索
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原文英文，约800词，阅读约需3分钟。
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内容提要
向量搜索能够高效处理高维度的非结构化数据，提供相关结果并使用机器学习模型找到相似结果。MongoDB Atlas Vector Search引入了精确最近邻（ENN）向量搜索，超越了近似最近邻（ANN）方法。ENN向量搜索提高了搜索和生成AI应用的精度和速度，在小规模向量数据、ANN查询回忆基准和多租户架构等特定场景中具有优势。
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关键要点
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向量搜索能够高效处理高维度的非结构化数据，提供相关结果并使用机器学习模型找到相似结果。
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MongoDB Atlas引入了精确最近邻（ENN）向量搜索，超越了近似最近邻（ANN）方法。
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ENN向量搜索提高了搜索和生成AI应用的精度和速度，特别是在小规模向量数据和多租户架构中表现优越。
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在小规模向量数据中，ENN的线性时间复杂度使其成为可行的选择。
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ENN向量搜索可以提供准确的结果集，用于与ANN查询的近似结果集进行比较，增强准确性信心。
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在多租户架构中，ENN向量搜索能够在小结果集内提供精确结果，克服ANN的准确性问题。
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ENN向量搜索适用于多租户数据服务和概念验证开发等用例。
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MongoDB Atlas中的ENN向量搜索与现有的$vectorSearch阶段无缝集成，保证准确性和简化配置。
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ENN向量搜索支持快速查询执行，能够在不过滤的情况下保持亚秒延迟。
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ENN向量搜索是构建检索增强生成（RAG）、语义搜索或推荐系统的强大工具，简化开发者体验。
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